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위험 평가 모델 기반의 정량적 사이버 보안 평가 체계

Quantitative Cyber Security Scoring System Based on Risk Assessment Model

情報保護學會論文誌 = Journal of the Korea Institute of Information Security and Cryptology, v.29 no.5, 2019년, pp.1179 - 1189  

김인경 (제주대학교 사이버보안인재교육원) ,  박남제 (제주대학교 초등컴퓨터교육전공)

초록
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사이버보안성 평가란 자산분석, 위협분석, 취약성 분석을 통하여 자산 및 시스템의 위험 수준을 평가하여 적절한 보안조치를 적용하는 일련의 과정으로 증가하는 사이버 공격에 대한 대비를 위해 체계적인 사이버보안성 평가가 요구된다. 이에 CWSS, CVSS 등 사이버 보안 수준 측정을 위한 다양한 지표가 개발되고 있으나 표준화된 보안성 평가 결과를 통해 위험 우선순위에 따라 적절한 보안조치를 적용하기 위한 정량적 방법은 미흡한 실정으로 대상자산이 가지는 특성, 적용되어 있는 환경, 자산에 미치는 영향 등을 고려한 평가 체계가 필요하다. 이에 본 논문에서는 기존의 사이버 보안 평가 방법 분석을 기반으로 정량적 위험 평가 모델을 정립하고 정립한 모델에 적용하기 위한 평가 요소들의 정량화를 위한 방법을 제시한다. 사이버 보안성 평가 시 필요한 정성적 속성 요소들의 수준을 AHP 기법을 통한 보안요건별 가중치, 위협 별 영향도, 취약점 요소 별 점수화를 통한 위협 성공 가능성에 대한 확률값 산출을 통해 통계적 데이터를 적용해야 하는 정량적 방법의 한계점을 보완하여 표준화된 사이버 보안 평가 체계를 확립할 것으로 기대된다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Cyber security evaluation is a series of processes that estimate the level of risk of assets and systems through asset analysis, threat analysis and vulnerability analysis and apply appropriate security measures. In order to prepare for increasing cyber attacks, systematic cyber security evaluation ...

주제어

표/그림 (18)

AI 본문요약
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문제 정의

  • 정량적 위험도 산출은 표준화된 보안성 평가 결과를 통해 위험 우선순위에 따라 적절한 보안조치를 적용하기 위해 필요한 사이버 보안성 평가 방법으로 원전 특성 및 환경을 고려한 위험도 산출 방법론이 요구되고 있다. 이에 본 논문에서는 기존의 IT 및 ICS 환경에서 제안된 평가 방법 분석을 기반으로 사이버 보안성 평가를 위한 위험도 산출 모델을 제시하고 모델에 적용하기 위한 평가 요소들의 평가 척도를 정립하여 표준화된 평가 결과를 도출할 수 있는 방법을 제시하였다. 사이버 보안성 평가 시 필요한 정성적 속성 요소들의 수준을 AHP 기법을 통한 보안요건 별 가중치, 위협 별 영향도, 취약점 요소 별 점수화를 통한 위협 성공 가능성에 대한 확률값을 산출하여 통계적 데이터를 적용해야 하는 기존 정량적 방법의 한계점을 보완하고 제시한 방법을 통해 자산별 표준화된 위험도 산출값 비교가 가능하다.
  • 사이버보안성에 대한 정량적 평가는 평가대상 자체에서 발견되는 취약성에 대한 본질적인 평가뿐 아니라 대상자산이 가지는 특성, 적용되어 있는 환경, 자산에 미치는 영향 등을 고려하여 설정된 평가 척도에 따라 수행되어야 위험요소에 대한 보안조치의 중요도를 객관적으로 판단할 수 있다. 이에 본 논문에서는 기존의 사이버보안 정량적 평가 방법론의 분석을 기반으로 사이버 보안성 평가를 위한 위험 평가 모델을 제시하고 모델에 적용하기 위한 평가 요소들의 평가 척도를 정립하여 표준화된 결과를 도출할 수 있는 방법을 제시하고자 한다.
  • 또한, 취약성의 고유하고 근본적인 특징, 대응 수준, 부수적 피해 잠재성 등 다양한 각도에서 본 평가 값을 도출하기에 본 연구에서 정립한 정량적 위험도 모델에서 취약성의 정량적 값이 의미하는 위협의 성공 가능성에 대한 값으로는 적절하지 않기에 위협의 성공 가능성에 초점을 둔 취약점 평가 체계 구축이 필요하다. 이에 본 연구에서는 CVSS, CWSS에서의 평가요소 및 평가 척도를 참조하여 정량적 위험도 모델산출에 필요한 평가 요소와 평가 척도를 제시한다.
  • 부여하는 가중치는 자산의 성격에 따라 특정한 보안요건만이 가장 중요하다고 할 수 없는 경우도 있을 수 있기에 등급 별 정량적 값을 주는 방식보다는 자산을 기준으로 보안 요건의 상대적인 비교를 통해 정량화하는 방식이 필요하다. 이에 본 연구에서는 객관적 데이터가 없을 때 다속성을 고려한 정량적 평가 방법 중의 하나인 AHP(analytic hierarchy process)에 기반한 보안 요건의 가중치 값 산출을 제안한다. AHP는 행렬을 이용한 가중치 산정법으로 AHP 과정의 일부 중 이원비교 행렬을 통해 상호 중요도를 수치적으로 도출할 수 있다.
  • 또한 사이버 사고 시 시스템마다 다양한 경우와 맥락을 가질 수 있기에 정량화하기가 쉽지 않다. 이에 본 절에서는 상기 정립한 정략적 위험도 평가 모델에서 자산에 대한 위험성을 결정하는 요소인 Impact factor와 Probability factor를 정량화 할 수 있는 체계를 수립하고자 Impact factor와 Probability factor를 결정짓는 요소인 자산, 위협, 취약성 별 평가 척도를 제시하고 평가 척도에 따른 정량적 값 산출 방법을 제시하고자 한다.

가설 설정

  • 일반적으로 하나의 위협을 가할 시 두 개 이상의 취약성이 이용될 수 있지만 본 연구에서는 하나의 위협 시 한 개의 취약성만 이용된다는 가정과 하나의 취약성은 두 개 이상의 위협에 이용될 수 있다는 가정으로 포함하여 위협과 취약성의 관계를 구성하였다. 또한 하나의 위협이나 취약성이 다른 위협이나 취약성을 야기 시킬 수 있어 위협과 위협 간의 관계, 취약성과 취약성 간의 관계의 연관성 규명을 통한 파급성에 대한 분석이 필요하지만 본 연구에서는 하나의 위협이 다른 위협에 영향을 주거나 하나의 취약성이 다른 취약성에 영향을 주지 않는 서로 독립적인 사건으로 가정한다. 즉, 위협 ti을 가할 시에는 자산의 취약성 중 #이 위협의 수단으로 작용될 수 있으며 본 연구에서의 가정을 적용한 위험 평가 모델을 위한 환경의 구성을 수식으로 표현하면 Fig.
  • 일반적으로 하나의 위협을 가할 시 두 개 이상의 취약성이 이용될 수 있지만 본 연구에서는 하나의 위협 시 한 개의 취약성만 이용된다는 가정과 하나의 취약성은 두 개 이상의 위협에 이용될 수 있다는 가정으로 포함하여 위협과 취약성의 관계를 구성하였다. 또한 하나의 위협이나 취약성이 다른 위협이나 취약성을 야기 시킬 수 있어 위협과 위협 간의 관계, 취약성과 취약성 간의 관계의 연관성 규명을 통한 파급성에 대한 분석이 필요하지만 본 연구에서는 하나의 위협이 다른 위협에 영향을 주거나 하나의 취약성이 다른 취약성에 영향을 주지 않는 서로 독립적인 사건으로 가정한다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
AHP에 기반한 보안 요건의 가중치 값 산출이 필요한 이유는? 이는 통신 프로토콜의 취약성을 이용한 조작의 위협이 가해지면 기밀성, 무결성, 가용성 측면에서 모두 영향을 받을 수 있지만 자산의 특성으로 인하여 무결성의 보안 요건이 가장 중요시 되므로 위협에 따른 영향도 산출 시 무결성에 대한 가중치를 부여해야 정확한 위험도 평가 값을 도출 할 수 있다. 즉, 자산에 대한 위협의 영향도 값인 Impact factor 산출 시 자산에 요구되는 기밀성, 무결성 및 가용성의 수준을 고려하여야 하고 우선순위에 따른 가중치 값을 부여하여야 한다. 부여하는 가중치는 자산의 성격에 따라 특정한 보안요건만이 가장 중요하다고 할 수 없는 경우도 있을 수 있기에 등급 별 정량적 값을 주는 방식보다는 자산을 기준으로 보안 요건의 상대적인 비교를 통해 정량화하는 방식이 필요하다. 이에 본 연구에서는 객관적 데이터가 없을 때 다속성을 고려한 정량적 평가 방법 중의 하나인 AHP(analytic hierarchy process)에 기반한 보안 요건의 가중치 값 산출을 제안한다.
사이버보안 취약성에 대한 정량적 평가를 위해 대표적으로 사용되는 보안취약성 평가 체계는 무엇인가? 또한 사이버보안 취약성에 대한 정량적 평가를 위해 대표적인 보안취약성 평가 체계로  CWSS(Common Weakness Scoring System) 및 CVSS(Common Vulnerability Scoing System)가 사용되고 있다. CWSS는 일반적인 보안 약점의 소프트웨어 내 출현빈도를 분석을 통해 다양한 약점에 대한 평가를 위해 정량적인 기준을 제시한다.
사이버보안성 평가란? 사이버보안성 평가란 자산분석, 위협분석, 취약성 분석을 통하여 자산 및 시스템의 위험 수준을 평가하여 적절한 보안조치를 적용하는 일련의 과정으로 증가하는 사이버 공격에 대한 대비를 위해 체계적인 사이버보안성 평가가 요구된다. 이에 CWSS, CVSS 등 사이버 보안 수준 측정을 위한 다양한 지표가 개발되고 있으나 표준화된 보안성 평가 결과를 통해 위험 우선순위에 따라 적절한 보안조치를 적용하기 위한 정량적 방법은 미흡한 실정으로 대상자산이 가지는 특성, 적용되어 있는 환경, 자산에 미치는 영향 등을 고려한 평가 체계가 필요하다.
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참고문헌 (15)

  1. Korea Communications Commission, "A Study on Development and Methodology of Globally Standardized Cybersecurity Index", Nov, 2010 

  2. Joonseon Ahn, Byeong-Mo Chang, Eunyoung Lee, "Quantitative Scoring System on the Importance of Software Vulnerabilities", Journal of The Korea Institute of information Security & Cryptology, 25(4), pp. 921-932, Aug. 2015 

  3. Korea Information Security Agency, "Guide for Selecting Automated Risk Analysis Tools", Sep, 2002 

  4. Common Vulnerabilities and Exposures (CVE), http://cve.mitre.org 

  5. CWE, Common Weakness Scoring System (CWSS), http://cwe.mitre.org/cwss/ 

  6. FIRST, A Complete Guide to the Common Vulnerability Scoring System Version 3.0 specification(v1.7) 

  7. 2011 CWE/SANS Top 25 Most Dangerous Software Errors, http://cwe.mitre.org/top25/ 

  8. Woomyo Lee, Manhyun Chung, Byung-Gil Min, Jungtaek Seo, "Risk Rating Process of Cyber Security Threats in NPP I&C", Journal of The Korea Institute of information Security & Cryptology, 25(3), pp. 639-648, Jun. 2015 

  9. Dong-joo Kang, Jong-joo Lee, Young Lee, Im-sop Lee, Huy-kang Kim, "Quantitative Methodology to Assess Cyber Security Risks of SCADA system in Electric Power Industry", Journal of The Korea Institute of information Security & Cryptology, 23(3), pp. 445-457, Jun. 2013 

  10. Joong Gil Park. "Information Security : Methodology of Analyze the Risk Using Method of Determinated Quantity". The KIPS Transactions : Part C, 13(7), pp. 851-858. 2006 

  11. Sang Sik Shin, Kil Soo Lee, Heung Gi Cho. "An Objective Method of Risk Assessment Based on Stochastic Modelling". Journal of the Korean society for Quality Management, 41(3), pp. 465-472, 2013 

  12. Nam-Kyun Baik, Sung-Min Jung, Tae-Kyung Kim. "A Study on the Risk Evaluation Scheme based on the Probabilistic Analysis". Journal of Security Engineering, 10(2), pp. 141-150, 2013 

  13. Donghyeok Lee, Namje Park, 'A Study on Metering Data De-identification Method for Smart Grid Privacy Protection', Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology 26(6), pp. 1593-1603, Dec, 2016 

  14. Namje Park and Namhi Kang, "Mutual Authentication Scheme in Secure Internet of Things Technology for Comfortable Lifestyle", Journal of Sensors (Basel), VOL.16, NO.1, pp. 1-16, Dec. 2015 

  15. Donghyeok Lee, Namje Park, Geonwoo Kim, Seunghun Jin, "De-identification of metering data for smart grid personal security in intelligent CCTV-based P2P cloud computing environment", Journal of Peer-to-Peer Networking and Applications, Vol.11, No.6, pp. 1299-1308, Nov. 2018 

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